3、生物信息学中的数据处理与机器学习应用

生物信息学中的数据处理与机器学习应用

1. 生物信息学基础概念

生物信息学是一个跨学科领域，致力于开发改进的方法来检索、分析、存储和组织生物数据。它聚焦于开发用于基因组数据库的传输、存储、分析和发展的算法与软件。生物信息学方法有助于理解基因功能、细胞调节、选择药物靶点、设计药物以及识别疾病。随着计算硬件和软件以及高通量技术在基因组学、系统生物学和深度测序中的快速发展，产生了海量的生物数据，这就需要生物信息学采用新的方法进行分析。

1.1 FASTA序列表示

FASTA是一种字符表示法，可用于表示核苷酸或氨基酸序列，每个序列使用字母代码单独表示。FASTA操作步骤如下：
1. 从数据库中添加或上传文件扩展格式为FASTA的序列文件（例如，sequence FASTA）。
2. 所有序列文件应是唯一的，FASTA文件序列中不存储其他信息。
3. 如果序列未正确对齐，方向将影响FASTA结果。

1.2 药物设计相关概念

药物设计是指设计针对目标分子的药物的过程。小分子配体可抑制或激活生物目标分子的输出，从而产生治疗效果。药物设计主要有以下几种类型：
| 药物设计类型 | 具体方法 |
| — | — |
| 传统药物设计 | 试错法、初步药物设计方法、直接给动物施用化学品以检查其功效、正向药理学 |
| 理性药物设计 | 基于配体的药物设计、间接药物设计、了解小分子与其靶点的结合、基于药效团的模型、定量构效关系（QSAR） |
| 基于结构的药物设计 | 直接药物设计、利用X射线晶体学模型了解生物靶点及其3D特性，包括高通量虚拟筛选、从头设计小分子（新颖的）、